Наша команда (Customer Support Efficiency) отвечает за повышение эффективности и масштабируемости службы поддержки клиентов.
Мы оптимизируем бизнес-процессы, развиваем и поддерживаем инструменты поддержки, анализируем качество работы и операционные метрики, а также реализуем инициативы по автоматизации от совершенствования процессов до внедрения решений на базе искусственного интеллекта.
Наша команда работает на стыке бизнеса, технологий и данных, помогая департаменту поддержки быстрее, качественнее и эффективнее решать задачи клиентов и обеспечивать высокий уровень клиентского сервиса.
Обязанности:
- Внедрять AI/ML-решения для автоматизации бизнес-процессов, ориентируясь на достижение ощутимого эффекта (сокращение ручного труда, снижение операционных затрат).
- Обеспечивать высокую надёжность, точность и производительность автоматизированных систем, соответствующих SLA и бизнес-требованиям.
- Обеспечивать быстрое внедрение новых кейсов автоматизации — от формализации идеи до запуска в продуктивную среду.
- Разрабатывать масштабируемые и повторно используемые компоненты AI-автоматизации.
- Оценивать и демонстрировать эффект от внедрения решений с опорой на количественные метрики (влияние на процессы, экономию ресурсов, вовлечённость пользователей).
- Поддержка сотрудников подразделения по вопросам, связанным с бизнес-процессами и эффективностью клиентской поддержки.
- Выявление возможностей для автоматизации и разработка комплексных AI/ML-решений для удовлетворения бизнес-потребностей.
- Взаимодействие с внешними поставщиками для интеграций и кастомизаций при необходимости.
- Мониторинг эффективности рабочих процессов, выявление узких мест и областей для улучшения.
- Документирование решений и обеспечение прозрачности через регулярную отчетность и обновление процессов.
- Мониторинг и оценка производительности систем, постоянное улучшение рабочих сценариев и логики автоматизации.
- Сотрудничество с бизнес- и техническими заинтересованными сторонами для интеграции AI-решений в существующие рабочие процессы.
Требуемый опыт и навыки:
- От 3 лет опыта в области AI/ML-инжиниринга, автоматизации, прикладной науки о данных или бизнес-аналитике.
- Владение английским языком не ниже уровня (B2) Upper-Intermediate (навыки письменной и устной коммуникации, ведение переписки и участие в видеоконференциях с носителями языка).
- Подтвержденный опыт внедрения AI-решений для автоматизации в реальных бизнес-кейсах.
- Опыт работы с системами на базе больших языковых моделей (LLM), включая агентные системы, RAG-архитектуры, prompt engineering, fine-tuning, оценку и итерационное улучшение систем на основе пользовательской обратной связи и бизнес-KPI.
- Глубокие знания в области обработки естественного языка (NLP) и умение работать с неструктурированными данными (например, текстами, логами).
- Владение инструментами машинного обучения и анализа данных: Python, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, SQL, Pandas.
- Практические знания инструментов и практик MLOps (например, Docker, MLflow, CI/CD-пайплайны) и принципов DataOps.
- Знание REST API, шаблонов корпоративной интеграции и структур баз данных.
- Опыт работы с платформами автоматизации (например, UiPath, Power Automate) или написания собственных скриптов.
- Знание лучших практик структурирования данных для использования в AI.
- Навыки анализа и визуализации данных (например, Excel, SQL) для оценки эффективности моделей и генерации прикладных инсайтов.
- Знакомство с ИТ-инфраструктурой, программным обеспечением для поддержки клиентов и принципами ITIL.
- Умение готовить техническую и процессную документацию: спецификации, схемы, пользовательские инструкции.
- Сильные аналитические способности и умение трансформировать бизнес-задачи в технические AI-решения.
- Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с внутренними командами, внешними поставщиками и заинтересованными сторонами.
- Знание лучших практик в сфере клиентской поддержки и управления эффективностью процессов.
- Уверенное владение MS Office, PowerPoint, Jira, Confluence.
